基于深度学习项目实践的技术总结（附9G数据集）

转眼间深度学习浪潮进入第2个10年，其在技术上的快速发展以及设备能力的改善，帮助了CV工程师在各类项目落地和模型搭建上的应用性能和成本效益，促进了该行业的繁荣。

在计算机视觉的实践应用中，很多标准任务都需要特别考虑，例如图像分类、目标检测、图像分割、姿态估计、动作识别以及图像增强和复原等。

这里往往会存在一个误区：许多初学者在自学了一两个月、跑了几次结果后就认为已经入行CV了，事实上，计算机视觉不仅包含深度学习理论应用，还包括图像处理底层系统，而近80%的CV的从业者都没有从头至尾深入的学习图像处理方面的知识。

不同领域的图像，例如OCT、MR、遥感、自然图像等等，有着巨大的特征差异，对这些特征差异性都不了解，怎么在搭建模型之后对精度进行提升和改进、或是在原有的模型上做一些改变？

当下的我们普遍认识到了AI的能力，而行业的焦点也早已开始转移至AI落地的方式。

那么如此广泛而复杂的领域该如何学习和进阶呢？

网上关于计算机视觉的各种资料繁多，但不少都存在逻辑不明、未成体系等问题，这让很多初学者对此望而却步，鉴于此

极市课堂 在200,000开发者的见证下，现已正式上线啦！

本期首发课程将从数据使用、图像分类、目标检测、OpenCV等领域逐步深入，帮你快速入门并掌握，轻松提升CV算法核心能力。

《OpenCV课程I（基础）》

OpenCV的官方英文教程受到很多开发者的青睐，常有人说：这课程香是香，可是英语不好，咋办？

不需要担心，本套课程是OpenCV中国团队推出的OpenCV官方英文课程的授权中文版，因地制宜的进行了中文化和改造深入浅出剖析 OpenCV，包含大量的实训环节能大大提升应用能力，更适于中国学员。

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